文件名称:neural-network-back-propagation-algorithm

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每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算:一遍向前传播计算,从输入层开始,传递各层并经过处理后,产生一个输出,并得到一个该实际输出和所所需输出之差的差错矢量;一遍向反向传播计算,从输出层至输入层,利用差错矢量对权值进行逐层修改。BP算法有很强的数学基础,戏剧性地扩展了神经网络的使用范围,产生了许多应用成功的实例,对神经网络研究的再次兴起过很大作用。

-Each training example in the network passing through the calculation twice: once to move the spread of computing, from the beginning of input layer, transmission floors and processed to produce an output, and a the actual output and the difference between the desired output error vector again to reverse the spread of computing, from the output layer to the input layer, using error vector values of the right to amend the layers. BP algorithm has a strong mathematical foundation, dramatically expanded the use of neural networks, resulting in a number of successful examples of application of neural network research have a significant role in the rise once again.
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